研究内容
当研究室の主な研究テーマは以下の通りですが、これ以外の研究も行っています。
各研究テーマの詳細については、森田教授をはじめとする研究室メンバーのページを参照して下さい。
また、デモのページに成果の一部がわかりやすくまとめてあるので、ぜひご覧下さい。
- ニューラルネットによる知的情報処理
人工的な神経回路網（ニューラルネット）がもつ学習や認識・記憶などの能力を向上させる研究です。
以前当研究室で提案した「非単調神経回路網」は、その高い記憶能力などが広く知られています。
また、「選択的不感化ニューラルネット（SDNN）」
は、深層ニューラルネットとは対照的な性質をもっており、その弱点を補うことが期待されます。
最近は、これらの成果を種々の問題に応用することにも力を入れています。
- 脳の情報処理システムのモデル化
複雑な現実の脳神経回路を、理論的な考察に基づいてうまくモデル化することによって、脳の情報処理のメカニズムを明らかにしていこうという研究です。
また、構築したモデルを工学的に応用することも狙っており、例えば上述したSDNNには、脳の情報統合メカニズムに関する研究成果が生かされています。
- 視覚系の情報処理過程に関する研究
人間の視覚系における情報処理の仕組みを、視覚心理学的な実験とモデルとを組み合わせながら探っていこうとするものです。例えば、コンピュータディスプレイ上に錯覚が生じやすいような画面を提示し、被験者の反応を調べるという実験が中心ですが、その結果をうまく説明するモデルも考えます。
これまで、主に「脳内では色，形，動きなどの異なる視覚属性を（すべて統合した一つの表現ではなく）2つずつ統合した複数の表現に基づいて高次処理を行っている」という対属性仮説についての検証実験を行っており、今後も進める予定です。